数据结构基础 ——哈希表（四）

快来打我* 2024-04-20 12:27 58阅读 0赞

## 一、哈希表 ##

哈希表(hash table）也叫作散列表，这种数据结构提供了**键(Key）和值(Value）**的映射关系。只要给出一个Key，就可以高效查找到它所匹配的Value，时间复杂度接近**于O (1)** 。

![baae522dab714c6f970f4af74e8a754a.png][]![864917a82d01448f956fcee4abf80e41.png][]

我们需要一个“中转站”，通过某种方式，把Key和数组下标进行转换。这个中转站就叫作哈希函数。  
![e8f1518ae0b04879b4a30950c79349ec.png][]

在不同的语言中，哈希函数的实现方式是不一样的，在Python语言中，哈希表对应的集合叫作字典 ( dict）。来看看哈希函数是如何实现的。

> 在Python及大多数面向对象的语言中，每一个对象都有属于自己的hash值，这个hash值是区分不同对象的重要标识。无论对象自身的类型是什么，它们的hash值都是一个整型变量。  
> 既然都是整型变量，想要转化成数组的下标也就不难实现了。最简单的转化方式是什么呢?是按照数组长度进行取模运算。  
>   
>  **index=hash (key)% size**

通过哈希函数，可以把字符串或其他类型的Key，转化成数组的下标index。

> 当key=oo1121时，index= hash (oo1121")% size=14200367o3%8=7

size是一个长度为8的数组

## 二、哈希表读写操作 ##

**1、写操作（set)**

写操作就是在哈希表中插入新的键值对（也被称为Entry)。 如调用dict\[oo2931”\]=“王五”，是插入一组Key为o02931、Value为王五的键值对。

![3e9b032235134b91bcd11b005a0f7ed3.png][]

但是，由于数组的长度是有限的，当插入的Entry越来越多时，不同的Key通过哈希函数获得的下标有可能是相同的。

如: 002936这个Key对应的数组下标是2;

002947这个Key对应的数组下标也是2。

![7f5d439f84094a4da6f3cb5ce2f746ca.png][]

这种情况，就叫作**哈希冲突**。

解决哈希冲突主要有两种

> 1.  开放寻址法
> 2.  链表法

1. 开放寻址法的原理很简单，当一个Key通过哈希函数获得对应的数组下标已被占用时，我们可以“另谋高就”，寻找下一个空当位置。

![76beeba43c804ca1a7c10004ba061f91.png][]

哈希表数组的每一个元素不仅是一个Entry对象，还是一个链表的头节点。每一个Entry对象通过next指针指向它的下一个Entry节点。当新来的Entry映射到与之冲突的数组位置时，只需要插入对应的链表中即可。

![d02a8dca6bb242479cf5ed83d9d466e7.png][] **(2) 读操作（get)**

通过给定的Key，在哈希表中查找对应的Value。

> 第1步，通过哈希函数，把Key转化成数组下标2。
> 
> 第2步，找到数组下标2所对应的元素，如果这个元素的Key是o02936，那么就找到了;如果这个Key不是oo2936也没关系，由于数组的每个元素都与一个链表对应，我们可以顺着链表慢慢往下找，看看能否找到与Key相匹配的节点。

![ce752f4f145c44e1b8287fbc1c8d6b7f.png][]

在图中，首先查到的节点Entry6的Key是o02947，和待查找的Keyo02936不符。接着定位到链表的下一个节点Entry1，发现Entry1的Keyoo2936正是我们要寻找的，所以返回Entry1的Value即可。

class HashTable:
        def __init__(self, size):
            self.size = size  #哈希表的大小
            self.table = [None]*size  #数组
    
        def _hash(self, key):
            return hash(key) % self.size #获得数组的下标index
    
        '''设置k-v'''
        def set(self, key, value):
            hash_index = self._hash(key)
            self.table[hash_index] = (key, value)
    
        '''获取数据v'''
        def get(self, key):
            #获得索引
            hash_index = self._hash(key)
            #判断数组中是否存在为空
            if self.table[hash_index] is not None:
                return self.table[hash_index][1]
            #发生异常
            raise KeyError(f'键Key {key} 不存在！')
    
    
    if __name__ == '__main__':
        #创建对象
        table=HashTable(8)
    
        #写入数据
        table.set("001121","张三")
        table.set("002123","李四")
        table.set("002931","王五")
        table.set("003278","赵六")
    
        #获取数据
        print(table.get("002931"))
    
       # print(table.get("003272"))

![65629aba5e284e18952faf7b4b68c27d.png][]

**哈希表优点**

>  *  在哈希表中，是根据哈希值（即索引）来寻找数据，所以可以快速定位到数据在哈希表中的位置，使得检索、插入和删除操作具有常数时间复杂度 **O(1)** 的性能
>  *  与其他数据结构相比，哈希表因其效率而脱颖而出
>  *  不但如此，哈希表可以存储不同类型的键值对，还可以动态调整自身大小

[baae522dab714c6f970f4af74e8a754a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/direct/baae522dab714c6f970f4af74e8a754a.png
[864917a82d01448f956fcee4abf80e41.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/20/a0a63da056984df9bf2faeb18814728a.png
[e8f1518ae0b04879b4a30950c79349ec.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/20/5c84e7a926ae462ea2e210e268ac9469.png
[3e9b032235134b91bcd11b005a0f7ed3.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/20/c52a2af62d8044c7b6c6ff9e2e0e3932.png
[7f5d439f84094a4da6f3cb5ce2f746ca.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/20/c172a2d8479d47008c39a313c07a4a20.png
[76beeba43c804ca1a7c10004ba061f91.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/20/33bc0313f98243648ebae7d4cef66df7.png
[d02a8dca6bb242479cf5ed83d9d466e7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/20/8d8c18518725411fa9db81bfa2fcd971.png
[ce752f4f145c44e1b8287fbc1c8d6b7f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/20/cecda1da765641fdaf600fd00675bee5.png
[65629aba5e284e18952faf7b4b68c27d.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/04/20/bd4845bb2d814f2091759e90def3d746.png